Збір даних AI: усе, що вам потрібно знати
Інтелектуальні моделі штучного інтелекту та машинного навчання трансформують індустрії: від прогнозованої охорони здоров’я до автономних транспортних засобів та інтелектуальних чат-ботів. Але що живить ці потужні моделі? дані. Високоякісні дані, і багато. Цей посібник містить вичерпний огляд збору даних для ШІ, охоплюючи все, що потрібно знати новачкові.
Що таке збір даних для ШІ?
Збір даних для ШІ передбачає збір і підготовку необроблених даних, необхідних для навчання моделей машинного навчання. Ці дані можуть приймати різні форми, включаючи текст, зображення, аудіо та відео. Для ефективного навчання ШІ зібрані дані мають бути:
- Масивний: Для навчання надійних моделей ШІ зазвичай потрібні великі набори даних.
- Різноманітні: Дані мають відображати мінливість реального світу, з якою зіткнеться модель.
- Позначено: Для навчання під наглядом дані потрібно позначити правильними відповідями, щоб керувати навчанням моделі.
Рішення: Збір даних (великий збір даних для навчання моделей ML.)
Отримання навчальних даних AI для моделей ML
Ефективний збір даних передбачає ретельне планування та виконання. Основні міркування включають:
- Визначення цілей: Чітко визначте цілі вашого проекту ШІ перед початком збору даних.
- Підготовка набору даних: Плануйте кілька наборів даних (навчання, перевірка, тестування).
Управління бюджетом: встановіть реалістичний бюджет для збору даних і анотацій. - Релевантність даних: Переконайтеся, що зібрані дані відповідають конкретній моделі штучного інтелекту та її запланованому використанню.
- Сумісність алгоритму: Розгляньте алгоритми, які ви використовуватимете, і їхні вимоги до даних.
- Підхід до навчання: Визначте, чи будете ви використовувати навчання під наглядом, без нагляду чи з підкріпленням.
Методи збору даних
Для отримання навчальних даних можна використовувати кілька методів:
- Безкоштовні джерела: Загальнодоступні набори даних (наприклад, Kaggle, Google Datasets, OpenML), відкриті форуми (наприклад, Reddit, Quora). Примітка:: Ретельно оцінюйте якість і релевантність безкоштовних наборів даних.
- Внутрішні джерела: Дані з вашої організації (наприклад, системи CRM, ERP).
- Платні джерела: Сторонні постачальники даних, інструменти збирання даних.
Бюджет для збору даних
Бюджет збору даних вимагає врахування кількох факторів:
- Обсяг проекту: Розмір, складність, тип технології ШІ (наприклад, глибоке навчання, НЛП, комп’ютерне бачення).
- Обсяг даних: Обсяг необхідних даних залежить від складності проекту та вимог моделі.
- Цінова стратегія: Ціна постачальника залежить від якості даних, складності та досвіду постачальника.
- Метод джерела: Вартість буде відрізнятися залежно від того, чи отримано дані з внутрішнього джерела, з безкоштовних ресурсів чи від платних постачальників.
Як виміряти якість даних?
Щоб переконатися, що дані, які надходять у систему, є високоякісними чи ні, переконайтеся, що вони відповідають наступним параметрам:
- Призначений для конкретного випадку використання
- Допомагає зробити модель більш розумною
- Прискорює прийняття рішень
- Являє собою конструкцію в режимі реального часу
Відповідно до згаданих аспектів, ось риси, які ви хочете, щоб ваші набори даних мали:
- Рівномірність: Навіть якщо фрагменти даних надходять з кількох напрямків, їх потрібно рівномірно перевіряти залежно від моделі. Наприклад, добре витриманий анотований набір відеоданих не буде однорідним, якщо поєднати його з наборами звукових даних, які призначені лише для моделей НЛП, таких як чат-боти та голосові помічники.
- Послідовність: Набори даних повинні бути узгоджені, якщо вони хочуть, щоб їх називали високоякісними. Це означає, що кожна одиниця даних має бути спрямована на швидший процес прийняття рішень для моделі, як додатковий фактор до будь-якої іншої одиниці.
- Комплексність: Сплануйте кожен аспект і характеристику моделі та переконайтеся, що отримані набори даних охоплюють усі основи. Наприклад, дані, що стосуються НЛП, повинні відповідати семантичним, синтаксичним і навіть контекстним вимогам.
- Відповідність: Якщо ви маєте на увазі певні результати, переконайтеся, що дані є однорідними та релевантними, що дозволить алгоритмам ШІ обробляти їх з легкістю.
- диверсифікований: Звучить нерозумно до коефіцієнта «однорідності»? Не настільки різноманітні набори даних важливі, якщо ви хочете навчити модель цілісно. Хоча це може збільшити бюджет, модель стає набагато розумнішою та розумнішою.
- Точність: Дані не повинні містити помилок і невідповідностей.
Переваги ввімкнення наскрізного постачальника послуг з навчання даних AI
Перш ніж скористатися перевагами, ось аспекти, які визначають загальну якість даних:
- Використана платформа
- Залучені люди
- Далі йшов процес
А з досвідченим постачальником наскрізних послуг у грі ви отримуєте доступ до найкращої платформи, найдосвідченіших людей і перевірених процесів, які насправді допоможуть вам навчити модель досконалості.
Для конкретики, ось деякі з найбільш підібраних переваг, які заслуговують додаткової уваги:
- Відповідність: Постачальники наскрізних послуг мають достатньо досвіду, щоб надавати лише набори даних, що стосуються моделі та алгоритму. Крім того, вони також враховують складність системи, демографічні показники та сегментацію ринку.
- Різноманітність: Деякі моделі потребують великої кількості відповідних наборів даних, щоб мати можливість приймати точні рішення. Наприклад, самокеровані автомобілі. Наскрізні, досвідчені постачальники послуг враховують потребу різноманітності, надаючи навіть орієнтовані на постачальника набори даних. Простіше кажучи, все, що може мати сенс для моделей і алгоритмів, стає доступним.
- Вибрані дані: Найкраще у досвідчених постачальників послуг полягає в тому, що вони дотримуються поетапного підходу до створення наборів даних. Вони позначають відповідні фрагменти атрибутами для розуміння анотаторами.
- Високоякісна анотація: Досвідчені постачальники послуг залучають відповідних експертів з питань, щоб досконало коментувати величезні фрагменти даних.
- Деідентифікація згідно з рекомендаціями: Правила безпеки даних можуть спричинити або зламати вашу навчальну кампанію AI. Однак постачальники послуг наскрізних послуг піклуються про кожну проблему відповідності, що стосується GDPR, HIPAA та інших органів влади, і дозволяють вам повністю зосередитися на розробці проекту.
- Нульове зміщення: На відміну від власних збирачів даних, прибиральників та анотаторів, надійні постачальники послуг наголошують на усуненні упередженості AI з моделей, щоб отримати більш об’єктивні результати та точні висновки.
Вибір правильного постачальника збору даних
Кожна навчальна кампанія AI починається зі збору даних. Або можна сказати, що ваш проект штучного інтелекту часто настільки ж вражаючий, як і якість даних, які надходять до таблиці.
Тому доцільно залучити для роботи правильного постачальника збору даних, який дотримується таких рекомендацій:
- Новизна чи унікальність
- Своєчасні поставки
- Точність
- Повнота
- консистенція
І ось фактори, які ви повинні перевірити як організація, щоб зробити правильний вибір:
- Якість даних: Запитуйте зразки наборів даних для оцінки якості.
- Відповідність: Перевірте дотримання відповідних правил конфіденційності даних.
- Прозорість процесу: Зрозумійте їхні процеси збору даних і анотацій.
- Пом'якшення упередженості: Iзапитайте про їхній підхід до усунення упередженості.
- Масштаб Переконайтеся, що їхні можливості можуть масштабуватися відповідно до зростання вашого проекту.
Готові розпочати?
Збір даних є основою будь-якого успішного проекту ШІ. Розуміючи ключові міркування та найкращі практики, описані в цьому посібнику, ви зможете ефективно отримувати та готувати дані, необхідні для створення потужних і ефективних моделей ШІ. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися більше про наші послуги збору даних.
Завантажте нашу інфографіку для візуального підсумку основних концепцій збору даних.
